Background 186250730b

Análise Estatística

Olhe ao seu redor. Estatísticas estão em todos os lugares.

O campo da estatística toca nossas vidas de muitas maneiras. Das rotinas diárias em nossas casas à administração das grandes cidades, os efeitos da estatística estão em todos os lugares.

Definindo Análise Estatística

O que são análises estatísticas? São a ciência de coletar, explorar e apresentar grandes volumes de dados para encontrar padrões escondidos e tendências. Estatísticas são aplicadas todos os dias – em pesquisas, na indústria e no governo – para tornar a tomada de decisões uma ação mais científica. Por exemplo:

  • Fabricantes usam estatísticas para produzir tecidos com qualidade, promover a indústria de aviação e ajudar guitarristas a tocarem belas músicas.
  • Pesquisadores mantêm crianças saudáveis ao usar estatísticas para analisar os dados da produção de vacinas virais, garantindo consistência e segurança.
  • Empresas de telecomunicações usam estatísticas para otimizar os recursos da rede, melhorar o serviço e reduzir o churn de clientes ao obter insights sobre o perfil dos assinantes.
  • Organizações governamentais ao redor do mundo dependem de estatísticas para um entendimento completo de seus países, negócios e pessoas.

Olhe ao redor. Do tubo de pasta de dente no seu banheiro aos aviões voando sobre sua cabeça, você encontra centenas de produtos e processos que foram melhorados através da estatística.

Analytics Insights

Analytics Insights

Conecte-se com as informações mais recentes sobre analytics por meio de artigos e pesquisas relacionados.

A estatística é tão única que ela pode ir de pesquisas médicas a análises de marketing à longevidade de uma lâmpada. É um campo divertido, porque você realmente pode fazer várias coisas diferentes com ele.

Besa Smith
Presidente e Cientista Sênior
Analydata

Estatística Computacional 

 

Métodos tradicionais de análise estatística – da amostragem de dados à interpretação dos resultados – têm sido usados por cientistas há milhares de anos. Mas o volume de dados de hoje torna a estatística ainda mais valiosa e poderosa. Algoritmos avançados, computadores poderosos e o armazenamento de baixo custo estão levando a um aumento no uso de estatística computacional.

Esteja você trabalhando com grandes volumes de dados ou executando permutações múltiplas em seus cálculos, a estatística computacional se tornou crítica para os estatísticos. Práticas populares de estatística computacional incluem:

  • Programação estatística – das análises de variância e regressão linear tradicionais a métodos exatos e técnicas de visualização estatística, a programação estatística é essencial para tomar decisões baseadas em dados em qualquer indústria.
  • Econometria – modelagens, forecastings e simulações de processos de negócios que resultam em planejamentos estratégico e tático melhores. Esse método aplica estatísticas à economia para prever tendências futuras.
  • Pesquisa de operações – identifca quais ações produzirão resultados melhores – com base em muitas opções e resultados possíveis. Agendamento, simulação e processos de modelagem relacionados são usados para otimizar os processos de negócios e os desafios de gerenciamento.
  • Programação matriz – técnicas computacionais poderosas para implementar seus próprios métodos estatísticos e análises exploratórias de dados usando algoritmos de operação de linha.
  • Visualização estatística – análises estatísticas rápidas e interativas, e capacidades exploratórias em uma interface visual podem ser usadas para entender dados e construir modelos.
  • Melhoria de qualidade estatística – uma abordagem matemática para rever as características de qualidade e segurança em todos os aspectos da produção.
Backgrounds_84A0920

Carreiras em análise estatística

Com todo mundo desde o The New York Times ao Economista Chefe do Google, Hal Varian, proclamando que a estatística é a última tendência em carreira, como argumentar? Mas por que tanto se fala sobre carreiras em análise estatística e ciência de dados? Pode ser pela falta de profissionais analíticos treinados. Ou pode ser pela demanda por quem possa gerenciar as mais recentes possibilidades em big data. Ou talvez seja pela emoção de aplicar conceitos matemáticos para fazer a diferença no mundo.

Se você perguntar aos estatísticos qual foi seu primeiro incentivo na análise estatística, você ouvirá várias histórias que começam com a coleção de alguma coisa quando eram crianças. Ou ao aplicar estatísticas para vencer mais partidas de Axis & Allies. Muitas vezes, são essas primeiras paixões que os levam ao campo da estatística. Quando adultos, essas paixões podem transitar para a força de trabalho como um amor por análise e raciocínio, onde elas são aplicadas a tudo desde a influência de amigos nas decisões de compra até o estudo de espécies ameaçadas ao redor do mundo.

Leia mais sobre estatísticos atuais e do passado:

    Statistics Procedures Community

    Participe da nossa comunidade, onde você pode fazer perguntas e compartilhar suas experiências com produtos estatísticos do SAS. SAS Statistical Procedures

    Back to Top